import pandas as pd
import openpyxl as openylx
from openpyxl import load_workbook
import warnings
import xlrd
import xlwt

import calendar
import datetime

from datetime import datetime, timedelta
import calendar
import xlrd
import xlwt

today = datetime.today()
first_day_of_this_month = today.replace(day=1)
print(first_day_of_this_month)
last_day_of_month = datetime(today.year, today.month + 1, 1) - timedelta(days=1)
print(last_day_of_month)
本月第一天 = first_day_of_this_month.date()

本月最后一天 = last_day_of_month.date()
print(f"First day of the month: {本月第一天}")
print(f"Last day of the month: {本月最后一天}")

#拼接所有的公积金文件,并将数据整理到中间表中
def concatAll():
    公积金待缴人员表路径列表 = [
                                '../文件/苏州/公积金缴交明细2024-05-221716366581.xls'
                                ]
    基本人员信息表路径 = '../文件/苏州/单位员工基本信息2024-05-24.xls'
    整合数据中间表 = '../文件/苏州/test.xlsx'
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    warnings.filterwarnings('ignore')
    # 设置一个空的dateframe
    if len(公积金待缴人员表路径列表) >= 2:
        # 根据 'key' 列合并两个 DataFrame
        readDateList = []
        for item in 公积金待缴人员表路径列表:
            readDate = pd.read_excel(item, dtype=str)
            readDateList.append(readDate)
        concatDate = pd.concat(readDateList, axis=0)
        # 将证件号码，这一列的类型装换为str 类型，才可以用groupby进行分组求和
        concatDate['缴存金额'] = concatDate['缴存金额'].astype(float)
        # 根据证件号码进行分组求和 as_index
        # itemDateframe = concatDate.groupby('证件号码', as_index=False).agg(itemHeadMap)
        concatDate['缴存金额'] = concatDate.groupby('个人公积金账号')['缴存金额'].transform('sum')

        # 如果需要，可以删除重复的'A'列值
        concatDate.drop_duplicates(subset='个人公积金账号', inplace=True)
        itemDateframe = concatDate.reset_index(drop=True).fillna('')
        print(itemDateframe)
    else:
        itemDateframe = pd.read_excel(公积金待缴人员表路径列表[0], dtype=str)
        itemDateframe['缴存金额'] = itemDateframe['缴存金额'].astype(float)
        # itemDateframe = concatDate.fillna('')
    # 选取需要的字段
    resultDateframe = itemDateframe[['姓   名', '个人公积金账号', '缴存金额']]
    # 重命名某些字段
    resultDateframe.rename(columns={'姓   名': '姓名', '个人公积金账号': '个人账号'}, inplace=True)
    print(resultDateframe)
    # 读取 基本人员信息表 中的数据
    readPerson = pd.read_excel(基本人员信息表路径, dtype=str)
    personMessage = readPerson[['姓名', '个人账号', '证件号码', '个人缴存基数']]
    # 拼接两个表,得出每个员工的数据
    allResultDate = pd.merge(resultDateframe, personMessage, how='inner', on=['姓名', '个人账号'])
    print(allResultDate)
    allResultDate['个人缴费'] = allResultDate['缴存金额'] * 0.5
    allResultDate['单位缴费'] = allResultDate['缴存金额'] * 0.5
    allResultDate.to_excel(整合数据中间表)
    # return allResultDate


# concatAll()


def dateDoing():
    公积金缴存比例 = '8%'
    公积金数据接口数据 = '../文件/苏州/苏州810B 公积金明细.xls'
    整合数据中间表 = '../文件/苏州/test.xlsx'
    # 移除百分号
    s_no_percent = 公积金缴存比例.rstrip("%")
    # 转换为浮点数并除以100
    number = float(s_no_percent) / 100.0
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    warnings.filterwarnings('ignore')
    headMap = {'公积金缴存基数（元）': '个人缴存基数', '公积金单位缴费': '单位缴费', '公积金个人缴费': '个人缴费'}
    print(f'本次运行的文件路径为：{整合数据中间表}')
    # 读取社保待缴人员表
    readExcel = pd.read_excel(整合数据中间表, dtype=str)
    ###########################################################
    # 注:合肥公积金中只有'姓名'字段,没有身份证号, 合肥是通过姓名做关联关系的
    # readExcel.rename(columns={'姓名': '人员姓名'}, inplace=True)
    # 将读取的姓名数据转成列表,

    readExcelList = readExcel['证件号码'].values.tolist()
    print(f'本次读取的证件号码有:{len(readExcelList)}条')
    # 读取社保数据接口表中的数据
    readInterfaceExcel = pd.read_excel(公积金数据接口数据, dtype=str)
    heardList = readInterfaceExcel.columns.tolist()
    print(f'当前数据接口模板表的表头为{heardList}')
    # 匹配出社保数据接口中证件号码包含在readExcelList中的数据
    readInterfaceDate = readInterfaceExcel[readInterfaceExcel['证件号码'].isin(readExcelList)]
    print(f'匹配姓名后的数据为{readInterfaceDate}')

    # 合并两个数据列表,并通过表头字段head ,获取其中需要的几列
    mergeDate = pd.merge(readInterfaceDate, readExcel, how='inner', on=['证件号码'])
    print("*****************")
    # 公积金缴存基数/公积金单位缴存比例 ...等分别重新设置值
    for i in range(0, mergeDate.shape[0]):
        for key, value in headMap.items():
            mergeDate.loc[i, key] = mergeDate.loc[i, value]  # 覆盖headMap中对应的列

    resultDate = mergeDate[heardList]
    # 设置单位和个人缴存比例的值
    resultDate['公积金单位缴存比例'] = number
    resultDate['公积金个人缴存比例'] = number
    # # 将'公积金单位缴费'和'公积金个人缴费'字段都保留两位小数
    resultDateList = resultDate.values.tolist()
    print(f'将匹配后的数据转换成列表{resultDateList}')
    # # 获取其中的行数,并将所有行数加1
    indexList = readInterfaceDate.index.tolist()
    for i in range(0, len(indexList)):
        indexList[i] = indexList[i] + 1
    print(f'处理后的行数列表{indexList}')

    # 打开xls文件，并在指定行中写入文件
    workbook = xlrd.open_workbook(公积金数据接口数据)  # xlrd打开excel
    sheet = workbook.sheet_by_index(0)
    wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')  # lxwt新建一个sheet页
    new_sheet = wb.add_sheet(sheet.name)
    for row_index in range(sheet.nrows):  # 循环每一行
        row = sheet.row_values(row_index)  # 旧数据中每一行的值
        if row_index in indexList:  # 如果行号与之前存储的匹配数据行列表中的值相同
            index = indexList.index(row_index)
            # 写入新数据到新的sheet
            for col_index, value in enumerate(resultDateList[index]):
                if str(value) == 'nan':
                    value = ''
                new_sheet.write(row_index, col_index, str(value))
            print(f'在{row_index}行中写入新数据:{resultDateList[index]}')
        else:
            # 写入旧数据到新的sheet
            for col_index, value in enumerate(row):
                new_sheet.write(row_index, col_index, value)
    wb.save(公积金数据接口数据)


# dateDoing()

def addOther():
    # 将其他的特殊人员写入到表格中
    公积金数据接口数据 = '../文件/苏州/苏州810B 公积金明细.xls'
    特殊在保人员文件路径 = '../文件/苏州/特殊公积金在保人员.xls'

    warnings.filterwarnings('ignore')
    readDate = pd.read_excel(公积金数据接口数据, dtype=str)
    readOtherDate = pd.read_excel(特殊在保人员文件路径, dtype=str)
    lenth = len(readOtherDate)

    if (lenth > 0):
        concatDate = pd.concat([readDate, readOtherDate], axis=0)
        print(f'特殊在保人员文件中数据不为空,拼接特殊人员数据,共有{len(concatDate)}条')
    else:
        concatDate = readDate
        # Log.Info('特殊在保人员文件中数据为空,没有特殊人员往下执行')
        print('特殊在保人员文件中数据为空,没有特殊人员往下执行')
    # 拼接特殊在保人员的数据
    concatDateHead = concatDate.columns.tolist()
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    # 设置groupby后的计算规则

    # 将证件号码，这一列的类型装换为str 类型，才可以用groupby进行分组求和
    concatDate['证件号码'] = concatDate['证件号码'].astype(str)
    # # 根据证件号码进行分组求和 as_index
    headFirst = ['员工号', '人员姓名', '证件号码', '人员编码', 'BU', '部门名称',
                 '入职日期', '行号']  # 设置一下数据不用变 的表头用来区分‘first’和‘max’
    for head in concatDateHead:
        if head in headFirst:
            concatDate[head] = concatDate.groupby('证件号码')[head].transform('first')
        else:
            concatDate[head] = concatDate.groupby('证件号码')[head].transform('max')

    # 如果需要，可以删除重复的'A'列值
    concatDate.drop_duplicates(subset='证件号码', inplace=True)
    itemDateframe = concatDate.reset_index(drop=True).fillna('')

    # 所有结果做保留两位有效数字处理
    colList = itemDateframe.columns.tolist()
    nameList = ['社保应收合计', '社保个人合计', '社保单位合计', '养老保险缴费基数', '养老保险个人交', '养老保险单位交',
                '医疗保险缴费基数', '医疗保险个人交', '医疗保险单位交', '工伤保险缴费基数', '工伤保险单位交',
                '失业保险缴费基数', '失业保险个人交', '失业保险单位交', '生育医疗缴费基数', '生育医疗单位交',
                '大病医疗单位', '大病医疗个人', '社保代扣', '公积金缴存基数（元）', '公积金单位缴存比例',
                '公积金个人缴存比例', '公积金单位缴费', '公积金个人缴费', '公积金金额合计（元）', '公积金代扣']

    for name in colList:
        if name in nameList:
            itemDateframe[name] = itemDateframe[name].map(lambda x: round(x, 2))
    Log.Info(self, itemDateframe)
    # itemDateframe.fillna('')
    print(f'去掉证件号码相同的重复数据后,存在{len(concatDate)}条')
    # 写入.xls文件
    wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')  # lxwt新建一个sheet页
    #    new_sheet = wb.add_sheet(sheet.name)
    sheet = wb.add_sheet('Sheet0')
    # 将DataFrame的列名写入Excel表头
    for i, col_name in enumerate(itemDateframe.columns):
        sheet.write(0, i, col_name)
    # 将DataFrame的数据写入Excel
    for i, row in itemDateframe.iterrows():
        for j, col in enumerate(row):
            sheet.write(i + 1, j, col)
    wb.save(公积金数据接口数据)


# addOther()


# 核对数据接口数据是否正确
def checkDate():
    下载数据接口核对数据 = '../文件/苏州/苏州810B 公积金明细.xls'
    特殊在保人员文件路径 = '../文件/苏州/特殊公积金在保人员.xls'
    核对结果文件路径 = '../文件/苏州/核对结果.xlsx'
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    整合数据中间表 = '../文件/苏州/test.xlsx'
    columnsname = {'姓名': '人员姓名'}
    warnings.filterwarnings('ignore')
    # 读取社保数据接口表中的数据
    str_datemap = {'人员编码': str, '员工号': str,'证件号码': str, '人员姓名': str}  # 设置一些读取excel时读取为str类型的数据

    readInterfaceExcel = pd.read_excel(下载数据接口核对数据, usecols='A:M', dtype=str_datemap)
    print(f'本次下载的数据接口核对数据有{len(readInterfaceExcel)}条')
    print(readInterfaceExcel)
    readOtherExcel = pd.read_excel(特殊在保人员文件路径, usecols='A:M', dtype=str_datemap)
    print(f'本次属于特殊人员的数据有{len(readOtherExcel)}条')

    lenth = len(readOtherExcel)
    if (lenth > 0):
        readInterfaceExcel = pd.concat([readInterfaceExcel, readOtherExcel], axis=0)
        print('特殊在保人员文件中数据不为空,拼接特殊人员数据')
    # 拼接特殊人员表后,如果两行全部数据都想相同的,就去除一行
    readDate = readInterfaceExcel.drop_duplicates(keep='first')
    print(readDate)

    resultDateList = []

    # 读取社保待缴人员表
    readExcel = pd.read_excel(整合数据中间表, dtype={'个人账号': str,'证件号码': str})
    # readExcel.rename(columns=columnsname, inplace=True)
    readExcel.fillna(0, inplace=True)
    caoncatDate = readExcel
    # resultDateList.append(resultdate)

    # caoncatDate = pd.concat(resultDateList, axis=0)
    print(f'本次属于在缴人员的数据有{len(caoncatDate)}条')
    print(caoncatDate)
    mergeDate = pd.merge(readDate, caoncatDate, how='outer', on=['证件号码'])
    print(mergeDate)
    # print(mergeDate.columns)

    # 可以根据需要添加更多列对(需要相互比较的列明)
    column_pairs = [('公积金缴存基数（元）', '个人缴存基数'), ('公积金单位缴费', '单位缴费'),('公积金个人缴费', '个人缴费')]
    # column_pairs = [('生育医疗单位交', '医疗单位交')]

    # 使用列表解析来创建条件 判断是否相等,不相等的为ture ,相等的为false
    conditions = [mergeDate[col1] != mergeDate[col2] for col1, col2 in column_pairs]
    # print(conditions)
    # # 使用any函数来检查任何条件是否为True
    mask = pd.concat(conditions, axis=1).any(axis=1)
    # # 使用布尔mask来筛选行
    filtered_df = mergeDate[mask]
    print(f'得到下载数据与缴交数据不相同的数据有{len(filtered_df)}条')
    filtered_df.to_excel(核对结果文件路径)

checkDate()
